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Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，它包含三个核心组件，分别是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN 和 Hadoop MapReduce。下面是对这三个组件及其功能的介绍：
- Hadoop 分布式文件系统（HDFS）：
- HDFS 是 Hadoop 的分布式文件存储系统，用于存储大规模数据集并在集群中进行可靠的数据存储和访问。
- HDFS 使用横跨多个计算节点的分布式方式来存储数据，并提供高容错性、高可用性和高吞吐量的特性。
- HDFS 采用主从架构，其中有一个 NameNode 负责管理文件系统的命名空间和存储元数据信息，而多个 DataNode 负责实际的数据存储。
- Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）：
- Hadoop YARN 是 Hadoop 的资源管理器，用于集群的资源调度和作业管理。
- YARN 将集群资源划分为多个容器，每个容器代表一部分计算资源，并负责运行用户提交的应用程序。
- YARN 提供了灵活的资源分配和任务调度机制，使得不同类型的应用程序可以在同一个集群上同时运行，提高了资源利用率。
- Hadoop MapReduce：
- Hadoop MapReduce 是 Hadoop 的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的并行计算。
- MapReduce 采用将计算任务分解为 Map 阶段和 Reduce 阶段的模型，以实现并行化和分布式计算。
- 在 Map 阶段，输入数据被拆分成多个片段，并由多个 Map 任务并行处理。每个 Map 任务将输入数据映射为键值对，并生成中间结果。
- 在 Reduce 阶段，中间结果按键进行分组，然后由多个 Reduce 任务并行处理。每个 Reduce 任务将分组后的键值对进行聚合和处理，生成最终的结果。
这三个组件共同构成了 Hadoop 分布式计算平台的核心。HDFS 提供了可靠的数据存储和访问，YARN 负责资源管理和作业调度，而 MapReduce 则提供了高效的分布式计算能力。它们相互配合，使得 Hadoop 可以处理大规模数据集的存储、计算和分析。
